解决AWS Lambda在从S3中读取多个文件并创建合并的JSON时遇到的性能问题，可以采取以下方法：

1. 使用并行处理：使用Python的concurrent.futures模块或者JavaScript的Promise.all方法，将S3文件读取和JSON合并的任务分解为多个并行处理的任务，以提高处理速度。

Python示例代码：

import concurrent.futures
import boto3

def process_file(file_key):
    s3 = boto3.client('s3')
    response = s3.get_object(Bucket='bucket_name', Key=file_key)
    # 处理每个文件的内容
    file_content = response['Body'].read()
    # 返回处理结果
    return file_content

def lambda_handler(event, context):
    s3 = boto3.client('s3')
    bucket_name = 'bucket_name'
    prefix = 'folder_name/'

    response = s3.list_objects_v2(Bucket=bucket_name, Prefix=prefix)
    file_keys = [obj['Key'] for obj in response['Contents']]

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        results = executor.map(process_file, file_keys)

    # 合并处理结果
    merged_json = []
    for result in results:
        merged_json.append(result)

    # 返回合并后的JSON
    return merged_json

2. 使用分段读取：如果文件较大，可以将文件读取和JSON合并的任务分解为多个分段读取的任务，以降低内存使用和加快处理速度。

Python示例代码：

import boto3
import json

def lambda_handler(event, context):
    s3 = boto3.client('s3')
    bucket_name = 'bucket_name'
    file_key = 'file_key'

    response = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=file_key)
    file_size = response['ContentLength']
    chunk_size = 1024 * 1024  # 分段大小，可以根据实际情况调整

    merged_json = []

    start = 0
    end = chunk_size

    while start < file_size:
        if end > file_size:
            end = file_size

        response = s3.get_object(
            Bucket=bucket_name,
            Key=file_key,
            Range=f'bytes={start}-{end-1}'
        )

        # 处理每个分段的内容
        chunk_content = response['Body'].read().decode('utf-8')
        chunk_json = json.loads(chunk_content)
        merged_json.extend(chunk_json)

        start = end
        end += chunk_size

    # 返回合并后的JSON
    return merged_json

通过采用并行处理和分段读取的方式，可以提高AWS Lambda从S3中读取多个文件并创建合并的JSON的性能和效率。